1樓：匿名使用者
因子分析只是乙個基礎的工作，因子得分不是因子分析的最終結果，版因子得分
可以作為變數權進行回歸分析、聚類分析、計算因子的綜合得分等等。
1、因子綜合得分在因子得分的後續運用中很是重要。沒有必要在excel中建立計算公式，spss的功能很強大，操作見**。計算出後，可一再建立乙個「排序」變數，按降序方法來排序。
2、根據因子分析最後提取出兩個公因子。
3、選擇transform-compute variable。
4、出現如下對話方塊，把變數選進去並輸入公式即可。
5、計算因子得分，一般都是需要通過每個主成分乘以各自權重值得到綜合得分的,而不是直接把幾個主成分相加,因為這樣就預設幾個主成分的權重都是一樣的了.通常以各個因子旋轉後的方差貢獻率作為各自的權重值,也可以通過其他方法計算得到權重值。得出綜合得分。
再對scores排序即可。
2樓：匿名使用者
你要找到累
bai計到達du百分之八十的
那個因子zhi是第幾個dao因子，然後就按提取專幾個因子進行計算。屬
通過預計算知道了提取幾個因子之後，就開始正式計算。
找到兩個相鄰的列，其中前乙個列指的是單個因子對方差的貢獻率，後乙個是因子累計貢獻率。也就是說前乙個列裡邊數值相加等於100，後乙個列裡邊數值遞增，最後乙個等於100。
擴充套件資料
主成分分析主要是一種探索性的技術，在分析者進行多元資料分析之前，用他來分析資料，讓自己對資料有乙個大致的了解，這是非常有必要的，主成分分析一般很少單獨使用：
因子分析中是把變數表示成各因子的線性組合，而主成分分析中則是把主成分表示成各變數的線性組合，主成分分析的重點在於解釋各變數的總方差，而因子分析則把重點放在解釋各變數之間的協方差。
主成分分析中不需要有假設，因子分析則需要一些假設。因子分析的假設包括：各個共同因子之間不相關，特殊因子之間也不相關，共同因子和特殊因子之間也不相關。
主成分分析中，當給定的協方差矩陣或者相關矩陣的特徵值是唯一的時候，主成分一般是獨特的；而因子分析中因子不是獨特的，可以旋轉得到不同的因子。
3樓：匿名使用者
可以做的
我替別人做這類的資料分析蠻多的
4樓：匿名使用者
研究生專業資料分析找我這
spss中 綜合因子得分的計算
5樓：匿名使用者
這道題好像有點兒難，你還是自己慢慢的算一下吧，用公式計算。
6樓：五四路飛先生
綜合因抄子得分？
spss的因
子分析過bai程本身只自帶了du計算各因子得分的功能zhianalyze——data reduction——factor analyze
放入變數之後dao，其中有一項scores選項選單，選上。
spss會在資料視窗中生成fac1_1 之類的新資料。
如果要計算綜合得分，需要用每個共因子的方差貢獻率做權數，對每個因子進行加權，然後加總得到，這個以方差貢獻率為權數計算綜合得分的方法spss是不帶的，所以權數要自己手動算下，也很簡單。
算出權數之後用spss的compute來加權求和計算綜合得分即可。
7樓：匿名使用者
綜合因子得分？
spss的因子分析過程本身只自帶了計算各因子得分的功能analyze——data reduction——factor analyze
放入變專量之屬後，其中有一項scores選項選單，選上。
spss會在資料視窗中生成fac1_1 之類的新資料。
如果要計算綜合得分，需要用每個共因子的方差貢獻率做權數，對每個因子進行加權，然後加總得到，這個以方差貢獻率為權數計算綜合得分的方法spss是不帶的，所以權數要自己手動算下，也很簡單。
算出權數之後用spss的compute來加權求和計算綜合得分即可。
急！！spss中因子分析和回歸分析問題
我對spss中因子分析和回歸分析比較熟悉，經常做的 spss經過主成分分析後，得出3個因子，怎麼利用這幾個因子進行後續的回歸分析。1.spss直接幫你把幾個因子都已經算出來了，就是fac1 1列就是因子f1，同理可以得知f2，f3.不用算的，如果問f1怎麼來的，就說是f1 0.701x1 0.549...
spss中因子分析正交旋轉後的因子載荷出現怎麼
額。樓主手bai邊有spss操作參考du書嗎？zhi如果操作步驟是按照書上dao做的同時也符合 版你的分析要求的 權話應該不會出問題吧 我的spss只是半吊子不能完美解釋介個問題哦。見諒。找了一些旋轉結果的分析看出現負值好像沒什麼問題，進行因子旋轉，就是要使因子載荷矩陣中因子載荷的平方值向0和1兩個...
如何用spss做主成分分析和因子分析
方法 步驟 開啟spss軟體，匯入資料後，依次點選分析，降維，因子分析。開啟因子分析介面之後，把需要進行分析的變數全部選進變數對話方塊，然後點選右上角的描述。勾選原始分析結果 kmo檢驗對話方塊，然後點選繼續。點選抽取，再點選碎石圖。點選旋轉，再點選最大方差旋轉。點選得分，再點選，儲存為變數及顯示因...